2024-12-17

Broward CollegeがAzure機械学習を活用して学生の成功と定着を促進

教育分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。教育の分野では、学生に生成AIおよびAIのリテラシーを教育する事例、AIを用いて学習効率、オーダーメイド率の向上の事例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。

教育業界でのAI導入事例を評価する際のチェックポイント

課題の特定と解決策の関連性：
- 学習体験の個別化： AIがどのようにして学習者のニーズに合わせて教材や学習パスをカスタマイズしているか、その効果を評価します。
- 学習者のエンゲージメントと保持： AIがどのように学習者の参加を促進し、学習の継続を支援しているかを検討します。
データとインフラの要件：
- データアクセスと分析： AIがどのようにして学習者データ、パフォーマンスデータ、フィードバックを収集し分析しているかを検討します。
- 技術インフラ： 必要なデータストレージ、処理能力が現在のインフラと互換性があるか、また、導入の際に直面する可能性のある技術的課題を評価します。
持続可能性とスケーラビリティ：
- 拡張性： 導入したAIソリューションが他の教育プログラムや新しい教育ニーズにどれだけ容易に拡張可能かを評価します。
- 持続的な改善： AIシステムが連続的な学習と改善をどのように行っているか、またそれが長期的にどのような影響を与えるかを検討します。
法規制とコンプライアンス：
- 規制の遵守： AI技術が教育に関する規制やプライバシー保護の基準に準拠しているかを確認します。特に学生データの取り扱いに関する法規制の遵守を評価します。
実装力：
- 技術導入のハードル： AI導入に伴う技術的、経済的ハードルを評価します。導入に必要な時間やコスト、教育関係者のトレーニング要件を考慮します。
技術の適用範囲と成果：
- 教育成果の向上： AI技術が評価プロセス、成績の予測、および学習成果の向上にどのように寄与しているかを確認します。
- 教育データの分析： AIがどのように大量の教育データを解析し、教育プロセスの改善に役立てているか、その具体的な事例を検討します。

教育分野でのAI活用は慎重な対応を迫られることも多いかと思います。導入事例チェックポイントと導入事例を参考にしてみてください。

Broward CollegeがAzure機械学習を活用して学生の成功と定着を促進の紹介画像

Broward Collegeでは、学生の定着率を向上させるために、Azure Machine Learningと責任あるAIを活用してデータ駆動型の戦略を展開しています。学生の退学リスクを予測するキー指標を特定し、学生が目標を達成できるよう支援しています。

【導入の背景】

フロリダ州フォートローダーデールにある公立大学、Broward Collegeでは、55,854人の学生がそれぞれの夢を持ち進学してきます。学生の約半数が初代大学生であり、53％が連邦ペルグラントの対象です。様々な障害に直面する学生のニーズに応えた教育環境を実現するために、学生の退学率低下を目標にデータ活用による新たな解決策を模索していました。